nccmne, Autor HPC Montenegro

25.10.2026.

Master rad: Modeli kompjuterske vizije za segmentaciju tumora jetre

Dana 21. oktobra 2026. godine, kandidatkinja Ida Mušović završila je master rad pod nazivom „Razvoj predikcionih modela zasnovanih na kompjuterskoj viziji za ranu dijagnostiku tumora jetre“, u okviru master programa Vještačka inteligencija na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica, pod mentorstvom prof. dr Toma Popovića.

Istraživački i eksperimentalni dio rada djelimično je realizovan uz podršku Nacionalnog centra kompetencija za računarstvo visokih performansi Crne Gore (NCC Montenegro), kroz HPC infrastrukturu i ekspertsku podršku u okviru projekta EuroCC3. Podrškom akademskim istraživanjima i razvoju kompetencija u oblastima AI i HPC tehnologija, NCC Montenegro doprinosi unapređenju primjene naprednih računarskih tehnologija u zdravstvu.

Primjeri CT snimaka i maski anatomske segmentacije generisanih primjenom TransUNet modela (Izvor: Ida Mušović, master rad, 2026).

Rad istražuje primjenu dubokog učenja i kompjuterske vizije za automatsku segmentaciju tumora jetre na CT snimcima, sa fokusom na poređenje konvolucionih, hibridnih i transformatorskih arhitektura u računarski podržanoj analizi medicinskih slika.

APSTRAKT – Ovaj master rad predstavlja razvoj i uporednu evaluaciju tri arhitekture dubokog učenja — U-Net, TransUNet i SegFormer — za automatsku segmentaciju tumora jetre na CT snimcima. Korišćenjem javno dostupnog skupa podataka Liver Tumor Segmentation (LiTS) i pristupa zasnovanog na 2,5D obradi slika, performanse modela procijenjene su pomoću Dice koeficijenta i metrike presjeka kroz uniju (IoU), uz dodatnu analizu uspješnosti u zavisnosti od veličine tumorskih lezija. SegFormer je ostvario najbolji ukupni Dice rezultat (82,86%) za segmentaciju tumora, iako razlike među arhitekturama na nivou pacijenata nijesu bile statistički značajne. Istraživanje je pokazalo i da veličina lezije značajno utiče na preciznost segmentacije, pri čemu manje lezije predstavljaju veći izazov. Rezultati ukazuju na potencijal kompjuterske vizije kao podrške analizi medicinskih slika, uz potrebu za dodatnom validacijom prije kliničke primjene.

24.10.2026.24.10.2026.

Odbrana master rada: Generisanje i evaluacija ispitnih pitanja pomoću LLM modela i HPC infrastrukture

Dana 21. oktobra 2026. godine, kandidatkinja Sara Kovačević uspješno je odbranila master rad pod nazivom „Generisanje i evaluacija kvaliteta ispitnih pitanja pomoću velikih jezičkih modela i HPC infrastrukture“ na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica (UDG), u okviru master programa Vještačka inteligencija. Mentor rada bio je prof. dr Tomo Popović. Istraživanje je dijelom realizovano uz podršku NCC Montenegro u okviru projekta EuroCC3, uključujući korišćenje HPC infrastrukture i podršku eksperimentalnom radu. Rad demonstrira mogućnosti kombinovanja generativne vještačke inteligencije i računarstva visokih performansi za pripremu i evaluaciju obrazovnih materijala, sa posebnim osvrtom na crnogorski jezik.

Sara Kovacevic tokom odbrane njene Master teye

APSTRAKT – U okviru master rada razvijen je i evaluiran automatizovani sistem za generisanje ispitnih pitanja iz video predavanja primjenom velikih jezičkih modela (LLM). Sistem obuhvata automatsku transkripciju predavanja, izdvajanje ključnih pojmova, generisanje pitanja višestrukog izbora i kratkih odgovora, kao i automatizovanu evaluaciju njihovog kvaliteta. Istraživanje je obuhvatilo devet konfiguracija LLM modela na engleskom i crnogorskom jeziku, uz korišćenje lokalnih računarskih resursa, HPC klastera UDG-a i API servisa za inferenciju.

Evaluacija je kombinovala jezičke i strukturne metrike, Bloomovu taksonomiju i LLM-as-Judge pristup za procjenu kvaliteta generisanih pitanja. Rezultati su ukazali na izazove primjene manjih jezičkih modela pri generisanju obrazovnog sadržaja na crnogorskom jeziku, dok su veći modeli ostvarili konzistentnije rezultate. Eksperimenti na HPC klasteru UDG-a pokazali su ubrzanje GPU inferencije od 17,9 puta u odnosu na CPU za isti model.

Istraživanje ukazuje na potencijal primjene AI i HPC tehnologija kao podrške nastavnicima u pripremi materijala za provjeru znanja, uz naglašenu potrebu za nastavničkom kontrolom kvaliteta i dodatnom pedagoškom validacijom prije praktične primjene.

24.10.2026.24.10.2026.

Odbrana master rada: Objašnjiva vještačka inteligencija u procjeni rizika od dijabetesa tipa 2

Dana 21. oktobra 2026. godine, kandidatkinja Sanja Lazić uspješno je odbranila master rad pod naslovom „Interpretabilni modeli mašinskog i dubokog učenja za predikciju rizika od dijabetesa tipa 2 na osnovu bihejvioralnih i kliničkih indikatora“, na master studijskom programu Vještačka inteligencija Fakulteta za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica, pod mentorstvom prof. dr Toma Popovića.

Istraživački i eksperimentalni dio rada djelimično je realizovan uz podršku Nacionalnog centra kompetencija za visokoperformansno računarstvo Crne Gore (NCC Montenegro), kroz HPC infrastrukturu i ekspertizu u okviru projekta EuroCC3, uz dodatnu istraživačku podršku projekta AI-AGE. Kroz podršku akademskim istraživanjima, mentorstvu i razvoju kompetencija, NCC Montenegro doprinosi jačanju primjene naprednih AI i HPC tehnologija u zdravstvu i drugim naučnim oblastima.

Master rad istražuje primjenu mašinskog i dubokog učenja, kao i metoda objašnjive vještačke inteligencije, u procjeni rizika od dijabetesa tipa 2, sa posebnim osvrtom na prediktivne performanse, pouzdanost i interpretabilnost modela. Istraživanje takođe demonstrira mogućnosti primjene AI modela u preventivnoj zdravstvenoj zaštiti, kroz procjenu rizika zasnovanu na podacima prikupljenim putem upitnika, bez potrebe za laboratorijskim analizama.

APSTRAKT – U radu je predstavljen razvoj i sistematska evaluacija modela mašinskog i dubokog učenja za procjenu rizika od dijabetesa tipa 2 na osnovu bihejvioralnih, kliničkih i demografskih indikatora. Istraživanje je obuhvatilo 253.680 zapisa i poređenje pet modela: logističke regresije, Random Forest, XGBoost, LightGBM i duboke neuronske mreže. Performanse su analizirane kroz diskriminativnost, kalibraciju procijenjenih vjerovatnoća i interpretabilnost. Duboka neuronska mreža ostvarila je najveću ROC-AUC vrijednost (0,7728), dok je LightGBM pokazao najuravnoteženije ukupne performanse. Za objašnjenje predikcija primijenjene su metode TreeSHAP, integrisani gradijenti i DeepLIFT SHAP. Razvijen je i prototip web aplikacije koji demonstrira prikaz procijenjenog rizika i faktora koji su doprinijeli pojedinačnim predikcijama.

Rezultati ukazuju na potencijal objašnjive vještačke inteligencije za podršku neinvazivnoj procjeni rizika i preventivnom skriningu, uz naglašavanje značaja pouzdanosti i transparentnosti modela, kao i potrebe za dodatnom validacijom prije njihove kliničke primjene.

22.10.2026.24.10.2026.

UDG i FiveG razmatraju dalju saradnju u oblasti AR/VR tehnologija, generativne AI i HPC-a

Univerzitet Donja Gorica (UDG) ugostio je predstavnike kompanije FiveG (Five Group) na sastanku posvećenom razmatranju novih mogućnosti saradnje u oblasti proširene i virtuelne realnosti (AR/VR), generativne vještačke inteligencije (AI) i računarstva visokih performansi (HPC).

Kompanija FiveG je, uz podršku NCC Crna Gora, već uspješno ostvarila pristup EuroHPC resursima kroz Benchmark i Development pozive za projekat Wasco AI, koristeći superračunar Leonardo Booster. Tokom sastanka razgovarano je i o novim prijavama za pristup EuroHPC resursima radi nastavka razvoja AI rješenja kompanije.

UDG ugostio predstavnike kompanije FiveG radi razgovora o daljoj saradnji u oblasti AI, AR/VR i HPC tehnologija

UDG i FiveG razmatraju dalju saradnju u oblasti AR/VR tehnologija, generativne AI i HPC-a

Nadovezujući se na ranije pokrenutu inicijativu saradnje UDG-a i FiveG-a na uspostavljanju AR/VR i AI laboratorije, razmotrene su mogućnosti razvoja demonstracionog okruženja namijenjenog akademskoj zajednici i industriji. Planirane aktivnosti mogle bi obuhvatiti demonstracije AR/VR aplikacija i istraživanje primjene generativne AI i HPC resursa u razvoju imerzivnih digitalnih sadržaja.

Sastanak je potvrdio zajedničko interesovanje za povezivanje akademskog istraživanja, obrazovanja i industrijskih inovacija kroz praktičnu primjenu savremenih tehnologija.

Razmatranje mogućnosti za AR/VR demonstracije, generativnu AI i korišćenje EuroHPC resursa

19.10.2026.22.10.2026.

HPC Montenegro i EPCG razmatraju mogućnosti primjene HPC-a i AI-ja u elektroenergetskom sektoru

Nacionalni centar kompetencija za računarstvo visokih performansi (HPC Montenegro) održao je prvi konsultativni sastanak sa predstavnicima Elektroprivrede Crne Gore (EPCG), jednog od najvećih privrednih sistema u Crnoj Gori, sa ciljem razmatranja mogućnosti primjene naprednih računarskih tehnologija i vještačke inteligencije u elektroenergetskom sektoru.

Tokom sastanka predstavljene su aktivnosti HPC Montenegro u okviru projekta EuroCC3, dostupni servisi, mogućnosti pristupa HPC infrastrukturi, stručne podrške i obuka. Predstavnici EPCG upoznali su učesnike sa razvojnim planovima u oblasti digitalizacije i izgradnje integrisane podatkovne infrastrukture, u kojoj bi HPC i AI tehnologije mogle imati značajnu ulogu.

Razgovarano je o potencijalnim primjenama napredne analitike i AI/ML tehnologija, uključujući obradu podataka iz solarnih energetskih sistema, analizu satelitskih i termalnih snimaka, kao i razvoj prediktivnih modela za proizvodnju i potrošnju električne energije. Razmotrene su i mogućnosti saradnje kroz evropske istraživačke i inovacione projekte.

Dogovoreno je da EPCG razmotri prioritetne oblasti i raspoloživost podataka za potencijalne pilot-aktivnosti, dok će HPC Montenegro dostaviti relevantne primjere uspješnih primjena HPC/AI tehnologija i prijedloge za dalju saradnju. Konkretni slučajevi primjene i naredni koraci biće predmet budućih konsultacija.

Sastanku su prisustvovali predstavnici EPCG, Jovan Kasalica, Anton Radonić i Vuk Kasalica, kao i predstavnici HPC Montenegro: Sandra Tinaj, Tomo Popović i Bojana Mališić sa Univerziteta Donja Gorica (UDG), te Božo Krstajić i Lazar Šćekić sa Elektrotehničkog fakulteta Univerziteta Crne Gore (UCG).

Ovaj sastanak predstavlja značajan korak u nastojanjima HPC Montenegro da unaprijedi saradnju sa velikim industrijskim korisnicima u Crnoj Gori i podrži primjenu naprednih računarskih tehnologija u strateški važnim privrednim sektorima.

16.10.2026.16.10.2026.

HPC Montenegro i Morsko dobro razmatraju mogućnosti saradnje u oblasti HPC-a i vještačke inteligencije

Inicijalne konsultacije u okviru projekta EuroCC 3 usmjerene su na uključivanje velikih javnih preduzeća i potencijalnih korisnika naprednih računarskih tehnologija.

U okviru aktivnosti usmjerenih na povezivanje sa velikim organizacijama i institucijama javnog sektora, HPC Montenegro (NCC Crna Gora) održao je inicijalni online sastanak sa predstavnicima Javnog preduzeća za upravljanje morskim dobrom Crne Gore (Morsko dobro), kako bi razmotrili mogućnosti saradnje i potencijalne primjene računarstva visokih performansi (HPC) i vještačke inteligencije (AI).

Online sastanak predstavnika HPC Montenegro i Morskog dobra

Tokom sastanka predstavljene su aktivnosti, usluge i mogućnosti podrške koje HPC Montenegro pruža u okviru projekta EuroCC 3. Razgovarano je o potencijalnim koristima naprednih računarskih tehnologija za javna preduzeća koja upravljaju složenim poslovnim procesima, infrastrukturom i značajnim količinama podataka.

Imajući u vidu nadležnosti Morskog dobra, potencijalne oblasti buduće saradnje uključuju naprednu analizu podataka, praćenje stanja priobalnog i morskog okruženja, obradu prostornih podataka i razvoj sistema za podršku odlučivanju u održivom upravljanju morskim dobrom. Ove mogućnosti mogu predstavljati osnov za identifikaciju konkretnih primjena i nastavak stručnih konsultacija.

Diskutovani su mogući pravci za kooperaciju sa ciljem da se identifikuju konkretni slučajevi primjene HPC

Ovaj inicijalni sastanak predstavlja još jedan korak u nastojanjima HPC Montenegro da uključi velike organizacije javnog sektora u primjenu HPC i AI tehnologija, kao i da im približi mogućnosti pristupa evropskim superračunarskim resursima i ekspertskoj podršci kroz EuroHPC ekosistem.

15.10.2026.15.10.2026.

NCC Crna Gora i NCC Bosna i Hercegovina jačaju saradnju u oblasti HPC-a i vještačke inteligencije

Nastavak saradnje u okviru projekta EuroCC 3 usmjeren je na povezivanje sa privredom i javnim sektorom, primjenu HPC-a i AI tehnologija u zdravstvu i razmjenu stručnih znanja i resursa

Predstavnici HPC Montenegro (NCC Crna Gora) sastali su se 14. oktobra 2026. godine sa kolegama iz NCC Bosna i Hercegovina u Institutu Verlab u Sarajevu, kako bi razgovarali o nastavku i proširenju saradnje u okviru projekta EuroCC 3.

Predstavnici NCC Crne Gore i Bosne i Hercegovine tokom sastanka u Verlab Institutu

Nadovezujući se na saradnju uspostavljenu kroz prethodni projekat EuroCC4SEE, uključujući zajedničku radionicu o primjeni vještačke inteligencije i računarstva visokih performansi (HPC) u zdravstvu, organizovanu na Medicinskom fakultetu u Crnoj Gori, kao i nedavna zajednička istraživanja usmjerena na podršku farmaceutskoj industriji, sastanak je bio posvećen novim mogućnostima za zajedničke inicijative i šire povezivanje sa zainteresovanim partnerima.

Tokom sastanka razmotreno je više primjera primjene HPC-a i vještačke inteligencije, posebno u oblasti zdravstva i medicinskih istraživanja, u kojima oba nacionalna centra imaju relevantno iskustvo. Posebna pažnja posvećena je razmjeni stručnih znanja, ljudskih resursa, HPC infrastrukture i iskustava u povezivanju i pružanju podrške privrednim subjektima i institucijama javnog sektora. Razgovarano je i o promociji rezultata dosadašnje saradnje, kao i mogućnostima zajedničke podrške kompanijama pri prijavljivanju za pristup evropskim superračunarskim resursima kroz pozive EuroHPC zajedničkog preduzeća (EuroHPC JU).

Diskusija je bila fokusirana na zajedničke napore i razmjenu iskustava vezano za pružanje podrške industrijskim klijentima

Institut Verlab izrazio je spremnost da podrži istraživačke aktivnosti u Crnoj Gori kroz povezivanje sa partnerima iz zdravstvenog sektora i razmatranje mogućnosti pristupa relevantnim skupovima podataka.

Sastanak je potvrdio opredijeljenost oba nacionalna centra za dalje jačanje regionalne saradnje u okviru projekta EuroCC 3, razmjenu znanja i resursa i širu primjenu HPC-a i vještačke inteligencije u akademskoj zajednici, privredi i javnom sektoru.